(資料圖片)

封面新聞記者 吳雨佳

IDC于近日發布了《IDC PeerScape：面向工業場景的大數據管理分析平臺最佳實踐案例》報告，總結了行業用戶在應用過程中面臨的四大挑戰和實踐路徑，并評選最佳實踐案例，為行業用戶提供了相關的指導建議，供市場參考。

IDC報告指出，工業大數據平臺的核心價值是建立數據要素全周期流通和價值挖掘體系，以實現覆蓋能力、生產效率、數據治理、企業管理、業務生態的全面升級。工業涉及制造、能源、工廠等復雜場景下的視頻、圖像、文本、語音、日志、文檔等結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。數據庫類型多樣，數據質量參差不齊，當前大部分情況下缺少統一的數據標準與管理流程，企業自身水平也難以建設全面的工業大數據管理能力。

因此需要外部廠商成熟的一站式大數據管理平臺來打通底層數據壁壘，只有確保數據安全自由流通，才能促進上層業務管理升級和經營效率提升。同時，專家經驗也發揮著越來越重要的作用，知識即服務成為趨勢，將業務經驗打包成標準化產品服務，以更好地規?；亟鉀Q企業的多樣化需求。

當前工業大數據應用以單點離散統計分析形式為主，且作業過程難以追溯、數據交互存在壁壘，導致難以發揮規模化集群效應。大部分的工業企業在數字化轉型升級中仍處于從0到1的階段，企業自身掌握了大量的行業，但缺少與大數據和人工智能技術融合來解決實際問題的經驗，比如多設備管理、數據軟件打通、趨勢預測、知識圖譜、設備預測性維護、質量檢測等，這就需要廠商在企業服務過程中豐富大數據技術架構，例如存儲引擎、分析工具以及行業模型，為廠商打造可解耦靈活適配的功能體系，并貫穿產品線核心環節，完成工業數據的采、存、管、用全流程管理。IDC預測，到2027年，10%的中國500強企業將部署數據和行動反饋循環系統，從而在數據和內容獲取和分析投資方面獲得更高的回報。

報告展示了不同領域和發展階段的工業企業在大數據平臺建設方面的前沿實踐案例，展示IT技術如何解決企業問題，幫助更多企業建立符合自己發展特色的大數據平臺建設路徑。中國長江三峽集團、納愛斯集團、柏睿數據與某能源企業聯合打造的能源物資倉庫作業大腦解決方案入選工業大數據平臺數據統一管理、數據治理類別領導者實踐；北京智信遠景軟件技術有限公司、江蘇沙鋼集團入選工業大數據平臺智能生產類別領導者實踐；某市工業互聯平臺入選工業大數據平臺智能運維類別領導者實踐，徐工集團、無錫威孚入選工業大數據平臺數字化轉型、一體化建設類別領導者實踐。

以柏睿數據與某能源企業聯合打造的能源物資倉庫作業大腦解決方案為例，基于已有成熟的數據智能產品體系，柏睿數據為該能源物資倉儲客戶提供軟硬一體的存算一體機解決方案，內置自主研發的全內存分布式數據庫RapidsDB、一體化流湖倉平臺、數據編織技術、一站式 AI 建模管理平臺等核心產品，一站式解決能源物資倉儲園區數據要素的數據采集、存儲、處理、應用開發價值變現等全生命周期應用需求。以該地能源物資倉庫為試點，柏睿數據解決方案助力其高標準建成了能源物資倉儲供應鏈數智化建設示范基地，在全國能源行業物資倉儲園區數字化轉型實踐中起到了示范引領作用。

數字化轉型提質增效后，實現倉庫供應鏈全要素數字化、全流程自動化、全場景無人化，集成調度了近40 款能源物資倉儲專用機器人，大部分機器人均為能源行業領域首臺套研發應用。整個倉庫運營，從實時接收業務指令到自動拆箱、分揀、打包、裝車，平時保障、戰時攻堅，整體需求響應時間減少 33%，運營效率提高 248%，布置空間利用率提升 66%以上，年均節約運營成本 400 多萬元。據IDC分析，在這一實踐中，有如下幾點值得參考借鑒：一方面，云原生湖倉一體是數據管理主要趨勢，通過全域數據秒級入湖和加工整理，可以實現快速處理和響應，全面數字化感知生產狀態，以保證上層生產和管理的高效進行和精準管控。另一方面，數據指標體系的搭建離不開國家和行業的規范標準，也需要考量企業自身特點來量身定制適合自身發展的流程標簽。

關鍵詞：